文件名称：论文研究-一种建筑信息模型分类方法.pdf
文件大小：569KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-27 09:47:56
论文研究
数字化的建筑信息大量存在和应用于建筑设计、城市规划等领域。目前，由于建筑信息模型的数据量急剧膨胀，为克服“数据丰富而知识匮乏”现象，对其进行基于内容的模型分类十分必要。提出一种结合空间句法理论和基于SVM决策分类的模型分类方法，首先对建筑信息模型建立RCARG（Room Connectivity Attributed Relational Graphs）模型，提取出建筑信息模型的模型固有特征，并结合空间句法理论而扩充出模型空间构形特征，在常用的DAG-SVMS分类算法的基础上增加特征向量均衡化的过程，减少决策分类时误判几率，以实现高精准度分类效果。实验结果表明，该方法与KNN和DAG-SVMS算法相比，具有较高的分类精准度。